Elektro Erozyon ile İşlemede Yüzey Pürüzlülüğünün ve İş Parçası İşleme Hızının Taguchi Tekniği ile Optimizasyonu

Yıl 2019, , 595 - 605, 21.05.2019

Ali Kalyon

https://doi.org/10.21205/deufmd.2019216223

Cited By: 6

Öz

Bu çalışmada farklı elektrot
malzemeleri kullanarak alüminyum 6082 malzemesinin elektro erozyon tezgahında
işlenebilirliği incelenmiştir. İşleme parametrelerine bağlı olarak yüzey
pürüzlülükleri ve iş parçası işleme hızı araştırılarak optimum işleme şartları
tespit edilmiştir. Deneyler Taguchi L₁₈ dikey dizilimine göre
yapılmıştır. Deney sonuçlarının değerlendirilmesinde sinyal/gürültü oranları,
grafikler ve regresyon analizi kullanılmıştır. Taguchi optimizasyonu ile,
optimum yüzey pürüzlülüğü ve iş parçası işleme hızı değerleri belirlenmiştir.
Yüzey pürüzlülüğü için optimum seviyeler A₁B₁C₁,
iş parçası işleme hızı için optimum seviyeler A₂B₃C₃
deney şartı olarak bulunmuştur. Kontrol faktörlerinin deneysel çıktılara etkisi
ANOVA kullanılarak hesaplanmıştır. ANOVA analizi sonuçlarına göre, yüzey
pürüzlülüğü ve iş parçası işleme hızına etki eden en önemli parametrenin
boşalım akımı olduğu bulunmuştur. Yüzey pürüzlülüğü ve iş parçası işleme hızı
için doğrulama deney sonuçlarının güven aralığı içinde yer aldığı bulunmuştur. Çalışma
sonucunda Taguchi metodu ile 0.05 anlamlılık düzeyinde yapılan optimizasyon
çalışmasının başarılı olduğu görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

EEİ, Bakır, Grafit, Taguchi, ANOVA, Regresyon

Optimization of Surface Roughness and Material Removal Rate for Aluminum Alloy by Taguchi Technique in Electro Discharge Machining

Öz

In this
study, the machinability of aluminium 6082 material in electro discharge
machine was investigated with different electrode materials. According to the
processing parameters, optimum processing conditions were determined by
investigating workpiece surface roughness and workpiece processing speed.
Experiments were carried out according to the Taguchi L₁₈ orthogonal
arrays. In the evaluation of the results, signal/noise ratios, graphs and
regression analysis were used. With Taguchi optimization, optimum surface
roughness and material removal rate are determined. Optimum levels for surface
roughness A₁B₁C₁, for material removal rate A₂B₃C₃
test conditions were found. The effect of control factors on experimental
output was calculated using ANOVA. According to ANOVA analysis, discharge
current was found to be effective at 90,09% on surface roughness and at 95,54%
on material removal rate. The results of the verification experiment for
surface roughness and material removal rate were found to be within confidence
interval values. As a result of the study, it was observed that the
optimization study performed with Taguchi method at 0.05 significance level was
successful

Anahtar Kelimeler

EDM, Copper, Graphite, Taguchi, ANOVA, Regression

Kaynakça

• [1] Chen, W. F., Lui, E. M. 2005. Handbook of Structural Engineering, CRC press, 1768s.
• [2] Dwight, J. 2002. Aluminium Design and Construction, CRC Press, 295s.
• [3] Youssef, H. A., El-Hofy, H. A. 2008. Machining technology: machine tools and operations, CRC Press, 672s.
• [4] Yao, Y. L., Cheng, G. J., Rajurkar, K. P., Kovacevic, R., Feiner, S., Zhang[4] W. 2005. Combined Research and Curriculum Development of Nontraditional Manufacturing, European Journal of Engineering Education, Cilt. 30, s. 363-376.
• [5] Ho, K. H., Newman, S. T. 2003. State of the Art Electrical Discharge Machining (EDM), International Journal of Machine Tools and Manufacture, Cilt 43, s. 1287-1300. DOI: 10.1016/S0890-6955(03)00162-7
• [6] Ergün, Z. E., Çoğun, C. 2006. Elektro Erozyon ile İşleme (EEİ) İş Parçasi Yüzey Karakteristiklerinin Deneysel İncelenmesi, Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt 21, s.427-441.
• [7] Çaydaş, U. 2008. Ti6Al4V Alaşımının Elektro Erozyon ve Elektro Kimyasal İşleme Yöntemleriyle İşlenebilirliğinin Araştırılması. Fırat Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, 195s, Elazığ.
• [8] Payal, H. S., Choudhary, R., Singh, S. 2008. Analysis of Electro Discharge Machined Surfaces of EN-31 Tool Steel, Journal of Scientific and Industrial Research, Cilt 67, s. 1072-1077.
• [9] Lee, S. H., Li, X. P. 2001. Study of the Effect of Machining Parameters on the Machining Characteristics in Electrical Discharge Machining of Tungsten Carbide, Journal of Materials Processing Technology, Cilt 115, s. 344-358.
• [10] Guu, Y. H. 2005. AFM Surface Imaging of AISI D2 Tool Steel Machined by the EDM Process, Applied Surface Science, Cilt 242, s. 245-250.
• [11] Raghuraman, S., Thiruppathi, K., Panneerselvam, T., Santosh, S. 2013. Optimization of EDM Parameters Using Taguchi Method and Grey Relational Analysis For Mild Steel IS 2026, International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology, Cilt 2, s. 3095-3104.
• [12]Gopalakannan, S., Senthilvelan, T., Ranganathan, S. 2013. Statistical Optimization of EDM Parameters on Machining of Aluminium Hybrid Metal Matrix Composite by Applying Taguchi Based Grey Analysis, Journal of Scientific and Industrial Research, Cilt 72, s. 358-365.
• [13] Lin, Y. C., Wang, A. C., Wang, D. A., Chen, C. C. 2009. Machining Performance and Optimizing Machining Parameters of Al2O3–TiC Ceramics Using EDM Based on the Taguchi Method, Materials and Manufacturing Processes, Cilt 24, s. 667-674.
• [14] Lee, H. T., Hsu, F. C., Tai, T. Y. 2004. Study of Surface Integrity Using the Small Area EDM Process With A Copper–Tungsten Electrode, Materials Science and Engineering: A, Cilt 364, s. 346-356.
• [15] Singh, S., Maheshwari, S., Pandey, P. C. 2004. Some Investigations Into the Electric Discharge Machining of Hardened Tool Steel Using Different Electrode Materials, Journal of Materials Processing Technology, Cilt 149, s. 272-277.
• [16] Abhishek, K., Datta, S., Biswal, B. B., Mahapatra, S. S. 2017. Machining Performance Optimization For Electro-Discharge Machining of Inconel 601, 625, 718 and 825: An Integrated Optimization Route Combining Satisfaction Function, Fuzzy Inference System and Taguchi Approach, Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering, Cilt 39, s. 3499-3527.
• [17]Unune, D. R., Mali, H. S. 2016. Artificial Neural Betwork–Based and Response Surface Methodology–Based Predictive Models For Material Removal Rate and Surface Roughness During Electro-Discharge Diamond Grinding of Inconel 718, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, Cilt 230, s. 2082-2091.
• [18] Erdem, V., Belevi, M., Koçhan, C. 2010. Taguchi Metodu ile Plastik Enjeksiyon Parçalarda Çarpılmanın En Aza İndirilmesi, DEÜ Mühendislik Fakültesi Fen Ve Mühendislik Dergisi, Cilt 12 s. 17–29.
• [19] Nas, E., Akıncıoğlu, S. 2019. Kriyojenik İşlem Görmüş Nikel Esaslı Süper Alaşımın Elektro- Erozyon İşleme Performansı Optimizasyonu, Academic Platform Journal of Engineering and Science, Cilt 6, s. 1.
• [20]Yıldız, Y. 2017. Biyomedikal Uygulamalar İçin Magnezyum-Kalsiyum (Mg-0.8Ca) Alaşımının Dalma Elektro Erozyon ile İşlenmesi, DEÜ Mühendislik Fakültesi Fen Ve Mühendislik Dergisi, Cilt 55, s. 147-168.
• [21]Günay, M. 2013. AISI 316l Çeliğinin İşlenmesinde Takım Radyüsü Ve Kesme Parametrelerinin Taguchi Yöntemiyle Optimizasyonu, Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt 28, s. 437-444.